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可以嘗試將模型并行化，將模型拆分成多個部分，每個部分分配到不同的GPU上進行訓練，以充分利用所有可用的GPU資源。
問題：在ModelScope中只有一個GPU在100%運行，其他GPU基本上是0%怎么解決？
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解決方案：
1、檢查GPU利用率的計算方式
確保你正確地計算了GPU利用率，通常，GPU利用率可以通過將總的顯存使用量除以總顯存容量來計算。
確認你的代碼中使用了正確的方法來獲取GPU利用率，例如使用NVIDIA的工具庫或相關函數(shù)。
2、檢查數(shù)據(jù)并行化和模型并行化設置
如果你的模型是支持數(shù)據(jù)并行化或模型并行化的，請確保你正確地設置了這些選項。
檢查你的代碼中是否正確地分配了數(shù)據(jù)和模型到不同的GPU上進行并行處理。
3、檢查CUDA和cuDNN版本兼容性
確保你的CUDA和cuDNN版本與你的深度學習框架兼容，不兼容的版本可能導致GPU利用率低下的問題。
更新你的CUDA和cuDNN版本，或者降級到一個兼容的版本。
4、檢查代碼中的線程同步和通信開銷
如果使用了線程同步機制（如鎖、屏障等），請確保它們不會成為性能瓶頸，過多的線程同步會導致GPU利用率下降。
考慮優(yōu)化你的代碼，減少不必要的線程同步和通信開銷。
5、檢查其他進程是否占用了GPU資源
使用系統(tǒng)監(jiān)視工具（如nvidiasmi）檢查是否有其他進程正在使用GPU資源，如果有，請結束那些進程或調(diào)整它們的優(yōu)先級。
相關問題與解答：
問題1：如何正確計算GPU利用率？
解答：GPU利用率通?？梢酝ㄟ^將總的顯存使用量除以總顯存容量來計算，你可以使用相關的工具庫或函數(shù)來獲取顯存使用量和總顯存容量，然后進行計算。
問題2：如何優(yōu)化代碼以減少線程同步和通信開銷？
解答：為了減少線程同步和通信開銷，可以考慮以下幾點：
盡量減少共享內(nèi)存的使用，避免多個線程同時訪問同一個內(nèi)存位置。
使用高效的線程同步機制，如原子操作、無鎖數(shù)據(jù)結構等。
盡量避免全局變量的使用，因為它們可能導致線程之間的競爭和同步開銷增加。
網(wǎng)站標題：ModelScope中gpu只有一個在100%跑，其他gpu基本上是0怎么解決？
文章位置：http://fisionsoft.com.cn/article/cdoscgc.html
